工业机器人的“慧眼”——机器视觉

工业机器人慧眼

早在20世纪80年代，美国标准局就预测，80%甚至90%的检测任务将由视觉测量系统完成，这基本上已经成为现实。近年来，随着机器视觉技术的快速发展，机器视觉技术的快速性、准确性和智能性已广泛应用于现代工业的各个行业。

此外，在当前以智能制造为核心的工业4.0时代背景下，2025年中国制造业的战略部署逐渐深化，工业机器人产业市场呈现爆炸式增长势头，充当工业机器人眼睛的机器视觉系统也做出了巨大贡献。

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机器视觉系统是一种集软硬件于一体的非接触式光学传感系统，可以自动从收集到的图像中获取信息或产生控制动作。

简而言之，就是用计算机模拟人眼的视觉功能，从图像或图像序列中提取信息，进行处理和理解，用于检测、测量和控制。

典型的工业机器视觉系统使用相机收集被测目标的图像信息，然后将模拟图像信息转换为数字图像信号，传输到上位机的数字图像处理系统。处理系统将根据图像的像素分布、亮度、标志点和颜色计算被测目标的位置和形式，根据测试的信息控制驱动执行器进行响应操作。

目前，机器视觉已应用于农产品分类、医学影像、产品包装检测和工业等领域。

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机器视觉广泛应用于工业领域，主要有视觉测量、视觉引导和视觉检测三大功能。

视觉测量针对的是一些精度要求较高的零件，精度要求为毫米级甚至微米级。如果用户肉眼无法完成，必须用机器完成。例如，高精度螺纹螺孔的尺寸需要通过机器视觉测量，以确保连接间隙和精度；

视觉引导是要求机器视觉能够快速准确地找到被测零件，确认其位置，引导机器人机械臂准确抓取，如视觉引导随机抓取，通过扫描工具箱随机分布的零件获得三维图像，采用模式识别在三维图像中获得机械臂抓取工件的点，引导抓取实现自动生产；

视觉检测是利用机器视觉系统检测生产线上的产品是否存在质量问题，检测其美观性、舒适性和使用性能，是取代劳动力多的环节。比如国内外都用机器视觉检测土豆的几何形状和表面缺陷，根据这些特点对土豆进行分类。

机器视觉大大提高了工业生产的灵活性和自动化程度，可以在危险的工作环境中完成一些难以完成的工作，大大降低了人工使用，提高和保证了生产质量。

值得指出的是，机器视觉技术已广泛应用于现代工业典型代表的汽车工业。

汽车制造业作为世界上、重要的产业之一，已有100多年的发展历史。与其他制造业相比，汽车制造业具有几个典型的特点：产量巨大，仍保持快速增长；车型更新速度快；制造过程非常复杂。机器视觉技术在汽车制造业中的应用大大提高了工艺的运行质量和效率，降低了劳动强度。

它已成功应用于国内外许多汽车原始设备制造商，包括车辆及零部件自动检测、零部件三维定位、车身组装/加工、零部件可追溯性等。机器视觉技术的应用贯穿于汽车车身的整个制造过程，包括从初的原材料质量检测到汽车零部件的在线测量，然后控制制造过程中的焊接、涂胶、冲孔等工艺过程，检查车身总成和出厂车辆的质量。

目前，机器视觉已广泛应用于现代工业的各个领域，未来将有更广阔的发展空间。机器视觉技术将成为自动化工业时代更高、更快、更稳定的眼睛。

但必须指出的是，机器视觉技术在现代工业应用中也受到一定因素的限制，未来需要有针对性的改进和改进。此外，计算机软件的智能程度远远不够，在计算机视觉领域热深度学习神经网络在机器视觉领域的成功应用较少，当目标对象多变、特征复杂、样本不足时，深度学习不能使用，或回到传统的老路，考虑实时严格要求，机器视觉特别需要一种新的智能广泛应用于大多数领域。

工业基本上是三维部件，二维成像毕竟是三维空间实际情况的病态数据采集，围绕三维机器视觉检测、测量、机器人指导等项目和应用将越来越多，三维视觉检测将更多地应用于工业生产领域。

在许多其他民用领域，也将迎来机器视觉发展的高潮。现代制造、医疗、电子、仓储等领域将有各种新应用，促进新时代智能化的发展；机器视觉硬件系统也将朝着嵌入式方向发展，计算效率和智能化程度越来越高。